店舗判断を企業資産にする — Decision Trace Model のリテール応用
前回の記事では、Decision Trace Model を製造業に適用する例について述べました。
Decision Trace Model は AI システムのための技術として説明されることが多いですが、本来は 人が関わる意思決定プロセ...
人工知能:Artificial Intelligence
Decision Trace Model — 「人間の意思決定プロセス」を資産化する仕組み
AIシステムについて議論するとき、多くの人は次のようなテーマに注目します。
モデル精度
データ量
推論速度
パラメータ数
しかし、実際の業務システムでは、もう少し違う問題...
AIは意味に近づけるのか — 「連続近似のAI」と「意味の断絶」の間にある技術 GNN —
前回の記事では、AIの判断を記述するための構造として
Ontology
DSL
Behavior Tree
という三層構造を説明した。
この構造によって、AIシステムの判断は
...
AIの判断はどのように記述されるべきなのか — Decision Trace Model が前提とする判断記述の構造 —
これまでの記事では、AIシステムを
判断を量産する工場
として捉えてきた。
AIは単なるソフトウェアではない。Event を受け取り、Signal を生成し、Decision を行い、Boundary によって品質を管理する。
その...
Decision Trace ModelとLedger — なぜAIシステムには「消せない履歴」が必要なのか —
AIシステムを設計するとき、多くの企業は次のように考える。
モデルを作る
APIを作る
データを保存する
つまり、AIはアプリケーションの一部として扱われる。
しかしAIが社会の意思...
AI品質工学（AI Quality Engineering） — 品質工学が、なぜAIの時代に再び重要になるのか —
AIについて語るとき、多くの議論は次のような話に集中します。
モデル精度
データ量
パラメータ数
しかしAIが社会の中で実際に使われ始めると、重要になる問いは少し変わってきます。
そ...
AI工場モデル（AI Factory） ― AIはソフトウェアではなく「製造業」になる ―
AIについて語るとき、
多くの人はこう考える。
AIは
ソフトウェア
である。
モデルを作る。
APIを呼ぶ。
アプリに組み込む。
しかし、AIが社会に入るほど
この理解は間違っていることが分かる。
...
Boundary設計 AIを安全に止める7つの境界 — AIシステムに必要なのは「能力」ではなく「停止条件」である —
AIシステムを設計するとき、多くの議論は
何ができるか
に集中する。
しかし現実のシステムではもっと重要な問いがある。
それは
どこで止めるか
である。
AIは
予測する
推論する
...
歩留まりとBoundary 半導体工場とAI設計が驚くほど似ている理由
半導体工場では最も重要な指標がある。
それが
歩留まり（Yield）
である。
歩留まりとは
作ったチップのうち正常に動く割合
のことだ。
例えば100個作って90個動けば
歩留まりは90%になる。
この数字は半導体ビジネ...
AIカスタマーサポートが成功する企業の設計パターン5 — 成功の鍵はモデルではなく「境界設計」にある —
多くの企業がAIカスタマーサポートを導入している。
しかし結果は二つに分かれる。
ある企業では
問い合わせ対応コストが大幅に削減され
顧客満足度が維持され
オペレーターの負荷が減る
...